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三、核心技术 智能语音技术涉及多类型学科，其核心技术包括语音识别、声纹识别、自然语言处理、语音合成、语音去燥等关键技术。 3.1 语音识别 语音识别技术也被称为自然语言识别，目的就是将人类的语音中的词汇内容转换为计算机可读的输入。
『Astro 工作流』（即『Astro Flow』）：智能工作流，通过AI能力识别用户自然语言，自动生成工作流；完善的开放和接入能力，整合企业通讯录、权限与留存系统；通过开源BPMN引擎深度改写与定制，具备承载亿级别数据的高性能与良好的功能扩展性。
DNN应用到语音识别领域后取得了非常明显的效果，DNN技术的成功，鼓舞着业内人员不断将新的深度学习工具应用到语音识别上，从CNN到RNN再到RNN与CTC的结合等等，伴随着这个过程，语音识别的性能也在持续提升，未来我们可以期望将可以和机器进行无障碍的对话。
通过结合实时语音识别技术和自然语言理解技术，当询问笔录开始制作时，实时办案民警与被询问人之间的对话内容进行识别，并将识别到的内容按照语法和自然语言调整识别结果。自然语言理解技术还可以将语音中出现的语气词自动过滤，对关键词类型提取，最终输出正确、精练的文字。
函数级代码自动生成 可以通过自然语言识别做到函数级的多行代码生成，开发者仅需在定义好的函数签名末尾处敲下“回车键”，CodeArts Snap将生成符合业务逻辑的完整函数代码（如下图）。
离线的语音识别和在线的语音识别是有所差距的： l 离线语音识别：固定词条,不需要连接网络,但是识别率稍低 l 在线语音识别：词条不固定,需要连接网络,识别率较高,但是效果会受网络影响, 价格相对较高 产生差距的原因有两点： ① 语音识别比较重要的一个因素是：语音库,它作为识别过程中对比的数据
之前为给位朋友分享过：GitHub开源：17M超轻量级中文OCR模型、支持NCNN推理，该项目仅仅支持中文OCR识别，本篇博文将分享支持100多种语言的OCR文字识别项目：Tesseract OCR。
语言模型：根据相关语言学理论，计算出声音片段可能词组序列的概率。语音解码和搜索算法：根据声学模型+发音词典+语音模型构建的搜索空间，找到最合适的路径。解码完成后最终输出文本。语音识别系统的组成一个完整的语音识别系统包括：预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练、语音解码器。
## 前言 尽管之前参与的【2020华为云AI实战营】，涉及到8大热门领域：图像分类、物体检测、自然语言处理NLP、OCR文字识别、图像分割、视频分析、人脸识别以及语言识别，也接触到了ResNet50、Faster RCNN、YOLOv3、BERT等算法模型，MindSpore 21
NLP的任务NLP广义上指语音识别、自然语言识别、以及自然语言生成等一系列工具。
语言模型：根据相关语言学理论，计算出声音片段可能词组序列的概率。语音解码和搜索算法：根据声学模型+发音词典+语音模型构建的搜索空间，找到最合适的路径。解码完成后最终输出文本。语音识别系统的组成一个完整的语音识别系统包括：预处理、特征提取、声学模型训练、语言模型训练语音解码器。
简介 Whisper 是 OpenAI 的一项语音处理项目，旨在实现语音的识别、翻译和生成任务。作为基于深度学习的语音识别模型，Whisper 具有高度的智能化和准确性，能够有效地转换语音输入为文本，并在多种语言之间进行翻译。
vim /espnet/espnet/nets/pytorch_backend/lm/transformer.py 语言模型整体实现音素序列到文字序列的解码过程，建模单元为汉字。
技术前沿神经网络RNN、LSTM、BiLSTM、FNN、DFSMN、LCBLSTM，LFR-LCBLSTM等自适应技术i-vector、AEC等语言模型N-gram、word2vec等语音识别难点远场麦克风识别高噪音场景语音识别多人语音识别交谈背景语音识别非标准语音识别
基于websocket接口对输入的音频流进行识别，实时返回识别结果。
基于websocket接口对输入的音频流进行识别，实时返回识别结果。
语言识别能力 : 确定性有限自动机 ( DFA ) 是不能识别 { 0 n
高斯混合模型经常被用于信号处理、语言识别、异常检测和音乐的流派分类。
人脸识别 场景介绍 对输入图片进行人脸检测和分析，输出人脸在图像中的位置、人脸关键点位置和人脸关键属性。 流程一览 操作步骤 开通服务 登录人脸识别服务控制台。
语音识别技术可以将语音转换为计算机可读的输入, 让计算机明白我们要表达什么, 实现真正的人机交互. 希望通过本专栏的学习, 大家能够对语音识别这一领域有一个基本的了解.
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